Que se passerait-il si les acheteurs de puissance de calcul devenaient des intelligences artificielles ?
La nouvelle publication de BlackRock sur l’IA porte en réalité sur l’inférence. Elle propose le cadre suivant : 1. L’IA est une intelligence native aux machines. 2. Les actifs numériques sont la monnaie native des machines. 3. Les agents sont le lien entre les deux.
Un des signaux qu’elle cite est l’accord récent de Stripe pour acquérir Openrouter. Openrouter sert de passerelle en connectant plus de 80 fournisseurs, dont NBIS, à plus de 400 modèles, en routant selon les coûts et la pertinence. Stripe gère les paiements. Lorsque ces deux éléments sont réunis, il est facile d’imaginer que l’achat de tokens pourrait faire partie de l’infrastructure de facturation.
Les dépenses d’investissement restent le centre d’attention des médias. Certaines estimations citées prévoient que, d’ici 2030, les investissements dans l’IA dépasseront 5 000 milliards de dollars. Un autre point est également soulevé : l’accent sur les dépenses d’exploitation.
D’après le consensus du marché, les revenus des fournisseurs de cloud hyperscale atteindront 1,1 billion de dollars d’ici 2030. À l’heure actuelle, la demande d’entraînement est concentrée entre quelques acheteurs, avec des durées contractuelles longues et des transactions entre humains des deux côtés.
L’inférence, cependant, vise le marché de masse. Le graphique de McKinsey reproduit dans l’article résume le cœur du sujet : d’ici 2030, l’inférence représentera la part la plus importante de la consommation d’énergie dans les data centers IA, soit environ 43% selon leur méthode de calcul.
Cela va au-delà des simples chatbots ; il s'agira de répondre à la demande de millions d'acheteurs pour une unité de travail efficace : tokens, tâche précise, capacité réservée, région, niveau de latence ou prix particulier.
Cette dynamique fait émerger une logique digne d’attention semblable à celle du marché de l’électricité.
Lorsque les acheteurs sont des agents autonomes, le paiement classique par carte bancaire devient peu adapté, car le montant par transaction peut être extrêmement faible.
BlackRock souligne que les canaux de paiement fonctionnant sans interruption, tels que les stablecoins, ainsi que les mécanismes de « paiement avant la réponse API » de type x402, pourraient constituer l’infrastructure de base adaptée.
Une fois ce mécanisme mis en place, l’inférence commence à ressembler à un service que l’on peut acheter et facturer sans intervention humaine.
L’intelligence native aux machines nécessite une monnaie native aux machines. La question implicite est alors la suivante : et si l’inférence native aux machines devenait le troisième élément ?
Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.
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